公开(公告)号：CN116932217A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310925250.5

申请日：2023-07-25

Applicant: 东南大学

Inventor： 蒋嶷川 ,  毛烨昊 ,  牟玉宇 ,  陈福林 ,  柳天祎 ,  狄凯

IPC: G06F9/50

Abstract: 本发明提供了一种多重网络化产业链中面向智能体动态性的自适应任务迁移方法，以解决网络层与任务不匹配导致负载不均衡、智能体过载风险的问题。首先，将多重网络化产业链上的智能体进行动态性建模，并选择网络层内的后备智能体来替换故障智能体；其次，为了解决网络层间出现负载不均衡问题，计算各网络层间的状态势场，随着势场降低的方向进行网络层间任务迁移；最后，为了减少智能体的过载风险，计算网络层内各智能体的状态势场，通过势场梯度进行网络层内的任务迁移。与传统基于单一方法任务迁移策略相比，本方法研究网络层内与网络层间任务迁移的特性，实现网络层间的负载平衡，同时能有效减少智能体过载风险，提高产业链的稳定性。

公开(公告)号：CN116610432A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310679849.5

申请日：2023-06-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 蒋嶷川 ,  牟玉宇 ,  毛烨昊 ,  陈福林 ,  柳天祎 ,  狄凯

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明提供了一种多重网络化产业链中面向任务动态性的自适应任务迁移方法，以解决其在生产过程中存在的层内、层间负载不均衡问题。首先，该方法将多重网络化产业链上的生产单元建模为智能体，并从每个网络层中选择关键智能体来相互合作；其次，为了实现网络层之间的负载均衡，被选中的关键智能体以集中式的形式将任务向目标网络层迁移；最后，为了实现每个网络层内的负载均衡，被级联触发的智能体会以分布式的形式将任务向网络层内其余的智能体迁移。与传统的单一网络化任务迁移方法相比，本方法结合了集中式和分布式任务迁移的优点，在保证任务迁移灵活性的前提下，利用整体状态信息，更好地维持系统的稳定性和高效性。